#  预备知识
:label:`chap_preliminaries`

要学习深度学习，首先需要先掌握一些基本技能。
所有机器学习方法都涉及从数据中提取信息。
因此，我们先学习一些关于数据的实用技能，包括存储、操作和预处理数据。

机器学习通常需要处理大型数据集。
我们可以将某些数据集视为一个表，其中表的行对应样本，列对应属性。
线性代数为我们提供了一些用来处理表格数据的方法。
我们不会太深究细节，而是将重点放在矩阵运算的基本原理及其实现上。

深度学习是关于优化的学习。
对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。
在算法的每个步骤中，决定以何种方式调整参数需要一点微积分知识。
本章将简要介绍这些知识。
幸运的是，`autograd`包会自动计算微分，本章也将介绍它。

机器学习还涉及如何做出预测：给定我们观察到的信息，某些未知属性可能的值是多少？
要在不确定的情况下进行严格的推断，我们需要借用概率语言。

最后，官方文档提供了本书之外的大量描述和示例。
在本章的结尾，我们将向你展示如何在官方文档中查找所需信息。

本书对读者数学基础无过分要求，只要你可以正确理解深度学习所需的数学知识即可。
但这并不意味着本书中不涉及数学方面的内容，本章会快速介绍一些基本且常用的数学知识，
以便读者能够理解书中的大部分数学内容。
如果读者想要深入理解全部数学内容，可以进一步学习本书数学附录中给出的数学基础知识。

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ndarray
pandas
linear-algebra
calculus
autograd
probability
lookup-api
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